基于高阶谱谱骨架的信号细微特征识别

• 作者: 张涛 王欢欢
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 高阶谱 主曲线 分形维数 识别率
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 179-184
• 页数: 6页
• 分类号: TP3
• 字数: 5381字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.08.032

摘要

为解决同型号辐射源识别问题,针对实际信号,采用信号的高阶谱作为个体识别的基本特征向量,建立基于软K段主曲线算法的高阶谱谱骨架模型.将谱骨架的信息维数和盒维数作为特征矢量,并结合信号的时频域分析.最后将得到的融合特征使用SVM分类器进行训练识别,实现对不同辐射源信号的个体识别.通过对比实验充分验证该方法的有效性.实验结果表明,在低信噪比的环境下,该方法能够有效地识别个体信号,具有更好的识别效果,识别率可达到85%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张涛	解放军信息工程大学信息系统工程学院	37	279	9.0	15.0
2	王欢欢	解放军信息工程大学信息系统工程学院	4	29	3.0	4.0